統計（statistics）と社会統計学（social statistics）
□「集団の背後にある規則性・法則性を、主として数理的方法により、発見・記述・検証する実証的方法論の体系。集団を数える行為は、古代より人類の歴史とともに古いが、体系としては、近代初頭英国のペティー、グラントによる『政治算術』、ドイツのアッヘンヴァルらによる『国・・1160 勢学』に起源をもち、人口、生産、租税、軍役など国家状勢の客観的記述と統治の実用の方法として発達した。19世紀に入りフランス古典確率論の完成（S. ラプラス）を受けて、人間社会の法則性の数学的厳密化へ一歩ふみ出し（A. ケトレ）、同世紀末から今世紀初頭にかけて、K. ピアソン、R. フィッシャーによって、今日の数理的統計学の基礎が定まった。これと並行して、ドイツにおける社会統計、経済統計の蓄積もあった。
今世紀に入って後、統計的方法の適用は各分野におよび、生物学・農学を中心とする自然科学・経済学（ことに計量経済学）、人口学、社会学、経営学、政治学などの社会科学、心理学、教育学、行動科学を中心とする人文科学をはじめ、医学、工学などに広く適用されている」（松原［1998：1160-1161］）
◆ケトレーと社会物理学
□「統計的手法の人間社会事象への応用をはじめて試みた人物として、ケトレー、A. があげられる。ケトレーはまず、スコットランド人兵士の胸囲測定結果の表を、一定回数のコイン投げを何度も繰り返した際に現れる、コインの表と裏の分布（二項分布）に重ね合わせるという試みを行う。ここで彼がなした、人間の属性→コイン投げの分布という推論は、人の身体属性について大数を取る（つまり母集団 population と呼べるほどの大量観察を行う）と、そこにはコイン投げに類比できる分布（のちの正規分布）が現れるというものだ。
ここで読み取られた規則性は、個人の属性でありながら、同種の多くのデータのなかでのみ意味をもつ点で「社会性」を有している。ケトレーはここから、大量観察にもとづけば自然現象と同じく社会現象にも規則性を見出すことができると考え、統計データの解釈を通じて社会に規則性を発見する学問を、「社会物理学」と呼んだ」（重田［2012：931］）
□「ケトレーのもう1つの重要なアイディアは、「平均人」である。彼は、社会を下位集団に分けて属性データを取るなら、身長や体重などの生物学的側面のみならず、知的あるいは精神的な側面についても正規的な分布が現れると考えた。そしてこうした考えをもとに、分布の平均に位置する人こそ理想の人間であるという、中庸哲学を統計化した一見奇抜なアイディアを主張した。たとえば知的能力については、平均よりも右に位置する人が端的に優れているという考えが、ケトレーの主張よりも妥当に思える。だが彼は、非凡さではなく平均にこそ近代社会の規範が存することを見抜いていたのである。この点はのちにカンギレム、G. やフーコー、M. によって見出される近代の「規格化 normalisation」する力という視点を考慮すると、興味深い洞察である」（重田［2012：931］）
◆社会学との連続
□「人間の集団に関するデータを集めることではじめて現れる規範性を視覚的に示し、そこから社会的事実と社会規範とを結びつける方向は、フランス社会学の礎を築いたデュルケーム、E. へと引き継がれた。つまり社会学が対象とする「社会」が実在することを示すために、社会学はその誕生期から、統計が示す「事実」と統計学的方法に、根本的なところで依拠してきたのだ」（重田［2012：931］）
◆社会統計学
□「社会学または社会科学で利用される統計学の総称。社会統計学と呼ばれるかなりの部分は生物学や心理学などのほかの分野でも用いられており、統計学一般と大きく異なるわけではない。しかし、社会学でよく用いるデータの性質から、サンプリングの方法やそれに応じた標準誤差の推定、対数乗法モデルや対応分析のようなカテゴリカル・データ解析、年齢・コーホート・時代効果の分析、ネットワーク効果の推定のように社会統計学として独自の発展を遂げている統計手法もある」（太郎丸［2012：603］）
◆統計的コントロール／統計的統制（statistical control）
□「第3の要因を考慮することで、2変数間の適切な関係を推定する作業のことである。ある原因Aから結果Bへの作用の大きさについて推定するとき、C→AおよびC→Bという作用があるような要因Cが存在するならば、Cの異なった値ごとにA→Bの効果を推定する必要がある。そうしないで単純にA→Bの効果の大きさのみを推定した場合、そのなかにC→Aの効果が誤って含み込まれてしまう。たとえば学歴が所得に与える影響を知りたいとしよう。ここで性別が学歴と所得の両方に影響するとき、単純に学歴と所得の間の関係をみるだけだと、その関係の大きさのなかに性別による効果が混ざってしまう。これをバイアスと呼ぶ。バイアスを取り除くためには、男女ごとに学歴の所得に対する影響をみる必要がある。統計学的な分析の主目的のひとつは、諸要因を統制することによってバイアスの小さな効果の推定を行い、可能な限り正確な因果関係を特定することにある」（筒井［2012：931］）
◎ケトレー、A.（Lambert Adolphe Jacques Quételet 1796-1874）
□「ベルギーの統計学者。ヘント（Ghent）に生まれる。主著『人間について』（1835）の中で「社会物理学（physique sociale）という考えを明らかにし、大量観察によって、無秩序に見える人間の集団的および社会的諸現象にも物理法則と同じ統計的法則が発見できると論じた。たとえばスコットランド兵の胸囲を測定した結果から、天文学で用いられていた誤差関数と同じ正規分布を見だした。彼は統計学の下に統一された観察科学を構想し、社会法則を自然法則と同一視したため、決定論と人間の自由意志をめぐる論争を招いた。社会法則が社会改革によって変化するという主張を内包した統計学思想は、人口や犯罪などを効果的に管理・調整するための政治的信念であった」（慎［1998：437］）
◎ピアソン（Karl Pearson 1857-1936）
□「イギリスの統計学者。ケンブリッジ大学に学び、1882年には弁護士の資格を得たが、その関心は数学から歴史にまでおよび、社会批評集『自由思想の倫理』（1888）もある。1884年にはロンドン大学の応用数学の教授となる。科学の目的はなぜではなく、いかにを説明することにあるという立場で書かれた一般向けの『科学の文法』（1892）は大きな影響力をもった。F. ゴルトンの優生学に共鳴して、統計学の方法を駆使しながらその重要性を説き、生物学にその方法を応用、1901年には雑誌『バイオメトリカ』を創刊した。統計学の分野における業績として、相関係数の定義、回帰分析の方法の確立、ピアソン系分布の考え方の提唱などがある」（富士［1998：1311］）